Data Scientist
Trasforma domande di business in analisi e modelli ML riproducibili, usando ricerca assistita dall’AI con rigore statistico e protezione dei dati.
Descrizione del Lavoro
Missione Nexum cerca un Data Scientist capace di trasformare domande ambigue in ipotesi misurabili, analisi affidabili e modelli che supportino decisioni reali. Lavorerai con team tecnici e di business dalla definizione del problema fino alla valutazione e al passaggio in produzione. Cosa farai - Tradurrai domande operative e di business in ipotesi, variabili target, metriche di successo e piani di analisi - Esplorerai, pulirai e interrogherai dati strutturati e non strutturati documentando assunzioni e limiti di qualità - Svilupperai feature, analisi statistiche, baseline e modelli di machine learning - Progetterai esperimenti riproducibili e valuterai i modelli con metriche, validazione, calibrazione e analisi degli errori appropriate - Spiegherai comportamento, incertezza, limiti e impatto atteso dei modelli a stakeholder tecnici e non tecnici - Collaborerai con i Machine Learning Engineer per preparare modelli, feature e criteri di validazione per la produzione - Verificherai che le soluzioni rilasciate continuino a rispondere al problema originario Il presente annuncio è rivolto ad entrambi i sessi, nel rispetto delle leggi 903/77 e 125/91 sulla parità di trattamento lavorativo e contro le discriminazioni di genere. Siamo aperti a candidati di ogni età e nazionalità, conformemente ai decreti legislativi 215/03 e 216/03. Nexum incoraggia inoltre la candidatura di persone con disabilità, nel rispetto della normativa vigente.
Come l’AI supporta il ruolo
Utilizzerai strumenti di AI generativa approvati per accelerare la creazione dei dizionari dati, proporre controlli di profiling, sintetizzare la ricerca, predisporre codice, test e documentazione degli esperimenti. Gli output dell’AI saranno trattati come ipotesi, non come evidenze: codice, citazioni, affermazioni statistiche e conclusioni dovranno essere verificati e i dati sensibili resteranno in ambienti autorizzati.
Gli strumenti variano in base al progetto. Il lavoro assistito dall’AI resta soggetto a revisione umana, controlli di sicurezza e validazione documentata.
Competenze Richieste
Statistica e Machine Learning
Probabilità, disegno sperimentale, metodi supervisionati e non supervisionati e validazione robusta.
Python e SQL
Esplorazione dati riproducibile, feature engineering e analisi dei modelli.
Valutazione dei Modelli
Metriche, baseline, calibrazione, explainability e analisi degli errori.
Comunicazione Decisionale
Capacità di collegare i risultati analitici alle decisioni operative e di business.
Come Lavoriamo
Engineering Assistito dall’AI
Strumenti AI approvati accelerano analisi, implementazione e documentazione; la responsabilità di ogni rilascio resta alle persone.
Prospettiva di Produzione
Il lavoro collega progettazione, rilascio, osservabilità e miglioramento continuo, senza fermarsi a prototipi isolati.
Evidenze e Tracciabilità
Le decisioni sono supportate da test, metriche, provenienza e compromessi documentati.
Delivery Multidisciplinare
Cloud, dati, AI, sicurezza e requisiti di business vengono collegati intorno a vincoli operativi reali.
